ХТО БАЧИТЬ МАЙБУТНЄ, ТОЙ ПЕРЕМАГАЄ

Упродовж усієї історії людства багато мислителів та провидців робили спроби «зазирнути» в майбутнє, щоб скласти уявлення про його можливий подальший розвиток. Для цього використовувалися найрізноманітніші методи — від різного роду хіромантії та чаклунства до астрологічних і науково-фантастичних передбачень. Вони були суто суб’єктивними і не витримували жодної критики з боку природничих наук.

У зв’язку з загрозами, які дедалі частіше виникають перед сучасним суспільством, постає необхідність на об’єктивних засадах передбачати бодай приблизно сценарії майбутніх подій. Це потрібно для формування раціональної та менш помилкової стратегії розвитку будь-якої організованої спільноти (нації, країни, організації чи компанії) у світі жорсткої конкуренції, що, зрештою, також залежить від природних явищ.

Актуальність
і мета технологічного передбачення

Зазначена проблема набуває ще більшої актуальності тепер, на межі тисячоліть. В умовах зменшення запасів органічного палива і природних ресурсів, прискорення процесів світової економічної глобалізації з їхніми негативними наслідками, такими як втрата національної ідентичності для країн, що розвиваються, занепад національних економік, різка поляризація між супербагатством меншості і надзубожілістю більшості населення планети, загострення суспільних і міжетнічних відносин, — людство перебуває в очікуванні нової епохи, яка б спиралася на іншу соціальну, економічну та науково-технологічну платформу.

Перші спроби отримати об’єктивні знання про майбутнє переважно були пов’язані з розробкою нових і застосуванням традиційних методів математики та статистики. В результаті було створено цілу групу потужних методів, таких як метод часових рядів, методи регресійного аналізу, як одновимірного, так і множинного, імітаційного моделювання, економетричні моделі та ін.

Усі вони належать до класу так званих методів кількісного прогнозування і застосовуються для приблизного «визначення» майбутньої поведінки певної змінної величини або системи взаємопов’язаних змінних величин на заздалегідь відомому часовому інтервалі.

Незважаючи на дуже широку практику використання цих методів і наявність величезних обчислювальних потужностей, все ж таки їх практичне застосування принципово обмежується лише випадками опрацювання ретроспективних даних кількісного характеру, що монотонно змінюються, або, в окремих ситуаціях, так званих «розмитих» даних. Інакше кажучи, при застосуванні методів прогнозування відбувається опис майбутнього, яке фактично є продовженням або екстраполяцією минулого. Ця обставина істотно обмежує можливості зазначених методів. Перш за все тому, що ми живемо у світі, де постійно відбуваються якісно нові події, не властиві минулому. Сюди насамперед належать різного роду зламо- та стрибкоподібні зміни, які пов’язані з розривами монотонності процесів і мають характер суттєво нелінійних явищ.

Наприклад, на межі XX та XXI століть такими явищами були розпад Радянського Союзу і «миттєва» зміна геополітичної рівноваги у світі, бурхливий розвиток інформаційного суспільства. З допомогою методів кількісного прогнозування таких явищ передбачити неможливо. Популярне в 60-ті роки прогнозування з часом почало втрачати значення універсальної методології. Це було пов’язано насамперед із тим, що з допомогою його методів не вдалося передбачити світову нафтову кризу на початку 70-х років з її руйнівними наслідками і навіть вибухоподібний розвиток інформаційних технологій у 90-х роках.

Тому в сучасних умовах дедалі актуальнішим стає нове завдання — репрезентувати майбутнє, яке не може інтерпретуватися як звичайне продовження минулого у зв’язку з тим, що це майбутнє може набувати принципово відмінних форм та структур, порівняно з тим, що було відомо в минулому.

Зазначена проблема отримала назву передбачення [Jesus E.Arape M. 2001]. Цей термін був вжитий ще наприкінці 50-х років Гастоном Бергером (Gaston Berger) у відомому журналі «Два світи», але формування передбачення як окремої, самостійної проблеми відбулося лише на початку дев’яностих років XX століття.

Слід зазначити: універсальних і завершених підходів до розв’язання цієї проблеми на сьогодні не існує. Є лише спроби будувати можливі сценарії розвитку тих чи тих явищ у майбутньому. Але принциповою відмінністю від попередньої практики при розв’язанні таких завдань є те, що методи, які для цього використовуються, по суті мають не кількісний, а якісний характер. Причому окремі з них були відомі вже досить давно як такі, що розроблялися і використовувалися для розв’язання спеціальних, предметно орієнтованих задач. Наприклад, ще в 60-ті роки американська компанія Rand Corporation створила метод, який допомагав полегшити так звану візуалізацію сценаріїв розробки та застосування нової зброї в усіх технологічних аспектах. Він отримав назву «Делфі» (на честь знаменитого грецького мислителя і провидця Delphos).

Сьогодні відомі й інші методи якісного характеру, які тією чи тією мірою можуть використовуватися на окремих етапах передбачення явищ майбутнього. Але в повному обсязі жоден з них не розв’язує цієї проблеми.

Можна вважати, що передбачення — це процес застосування окремих методів у певній послідовності з встановленням чітко визначених взаємозв’язків між ними. Цей процес формується з допомогою більш універсальної методології, відомої як системний аналіз.

Зазначимо, що, оскільки поняття «передбачення» застосовуватиметься лише для технологічного сегменту розвитку суспільства, надалі користуватимемося терміном «технологічне передбачення». Незаперечним є той факт, що технологічні зміни в суспільстві стимулюють розвиток усіх інших його сфер. Так, у різні часи винайдення парової машини, відкриття електричного струму та революційні зміни в галузі інформаційних і телекомунікаційних технологій відіграли істотну роль у суспільному розвитку. Наприклад, сучасні інформаційні і телекомунікаційні технології не лише ведуть до радикальних перетворень у структурі міжнародної торгівлі, а й корінним чином змінюють всю економічну діяльність суспільства. З класичної економічної теорії відомо, що традиційними факторами виробництва є земля, капітал і праця. В сучасних виробничих умовах великого значення набувають нові знання, які починають істотно змінювати саму суть виробничого фактора. Зокрема, у сфері інформаційних технологій розробка математичного та програмного забезпечення є їх основою (бекбоном). Тому знання стають найважливішим виробничим фактором при створенні таких технологій. З другого боку, розвиток інформаційних технологій фактично породив нову сферу економічної діяльності, започаткувавши економіку знань, або так звану «невагому» економіку.

З огляду на сучасні тенденції трансформації виробничого фактора, кожна країна світу не лише може, а й мусить розвивати технологічне передбачення як фундаментальний інструмент розробки своєї політики і стратегії в умовах значних змін, нових викликів та великих ризиків, які несе людству майбутнє.

Більше того, не лише країни і нації, а й окремі організації, установи, компанії, незалежно від їх політичних чи економічних моделей та форм власності, потребують нових знань, щоб скласти бодай приблизне уявлення про найактуальніші напрямки технологічного розвитку. Ця потреба викликана такими двома основними причинами:

1) не відставати від технологічних досягнень, які визначатимуть розвиток майбутнього суспільства;

2) мати можливість своєчасно зрозуміти переваги тих технологічних досягнень, які дозволять досягти максимальної вигоди країнам, організаціям чи компаніям у конкурентній боротьбі за правилами сучасного світу.

Аналіз деяких методів, які використовуються
для технологічного передбачення

Наведемо деякі методи, які можуть використовуватися для виконання комплексу робіт з технологічного передбачення. Зазначимо, що жоден з них сам не розв’язує цієї проблеми. Вони можуть розглядатися як складові більш повної системної методології, яка визначає послідовність використання цих методів, встановлює взаємні зв’язки між ними і в цілому формує процес технологічного передбачення.

Усі методи, які розглядатимуться, грунтуються на використанні так званих висновків експертів у конкретній сфері знань. Тобто головними вихідними даними для використання цих методів є оцінки значень тієї чи тієї змінної, яку дають експерти. З огляду на це методи, що розглядатимуться, належать до групи методів якісного аналізу, незалежно від використання математичних моделей чи навіть кількісних обчислень для обробки окремих сегментів інформації.

Метод Делфі. У вітчизняній літературі відомий як метод експертних оцінок. За понад сорокарічну історію свого існування він набув значного розвитку, різноманітних інтерпретацій та широкого практичного застосування. Але, незважаючи на свій довгий вік та численні модифікації, його головна ідея залишалася незмінною. Вона полягає в необхідності отримання висновку групи експертів щодо поведінки в майбутньому однієї або кількох, пов’язаних між собою, характеристик системи, яка цікавить. Отримані результати використовуються для побудови можливих сценаріїв поведінки досліджуваної системи. З цією метою на першому етапі розробляються так звані опитувальні форми. Вони використовуються для збору оптимальних оцінок значень досліджуваних характеристик, запропонованих експертами.

Практичне застосування методу Делфі зводиться до виконання таких завдань:

1. Підбір групи експертів відповідно до характеру та теми проблеми, що досліджується.

2. Формулювання мети, яку передбачається досягти в результаті розв’язання проблеми.

3. Розробка опитувальної форми для сформованої групи експертів.

4. Опитування експертів згідно з розробленою формою.

5. Статистичне опрацювання даних опитування з метою синтезу нових результатів.

6. Аналіз кожним експертом отриманих результатів і надання йому можливості врахувати відповіді та висновок усієї групи.

7. На випадок, якщо деякі експерти коригують свої відповіді, після пункту 6 виконується повторне опрацювання даних опитування згідно з пунктом 5.

8. Пункти 5—7 виконуються доти, доки експерти не перестануть коригувати свої відповіді. Отриманий після цього результат вважається консенсусним. В окремих випадках після багатократного виконання пунктів 5—7 у відповідях експертів не досягається стабільність. Це вказує на відсутність розв’язку сформульованої проблеми або на не зовсім вдалий підбір експертів, що потребує повернутися до пункту 1 та повторити пункти 1—8.

9. Консенсусне рішення експерти аналізують додатково для його інтерпретації та розробки сценаріїв розвитку системи, що досліджується.

Метод перехресного впливу. Цей метод на першому етапі свого застосування також спирається на використання експертних оцінок стосовно подій, які могли б охарактеризувати майбутнє на певному відтинку часу. Наприклад, якщо здійснюється спроба вивчити майбутній розвиток індустрії телекомунікацій, перш за все необхідно визначити, які важливі події, що можуть відбутися, найбільш повно відбивали б сценарії розвитку цього сектору промисловості.

Щойно будуть визначені найважливіші події Пi,=1,...,N, що можуть адекватно охарактеризувати сценарії майбутнього у конкретному секторі промисловості, виконується оцінка ймовірностей здійснення кожної з цих подій. Вони визначаються як прості чи вихідні ймовірності Po(П1),...,Po(Пn).

Наступним кроком є побудова так званої матриці перехресного впливу. Вона має розмірність N x N, де N — кількість вибраних подій. Ця матриця визначає взаємовплив подій.

Наприклад, якщо здійснювалося передбачення щодо розвитку умовної галузі промисловості, для якої були визначені чотири важливі майбутні події, то матриця перехресного впливу може мати такий вигляд (мал.1):

З наведеної матриці видно, що, на думку експертів, з якими проводилися консультації, перша подія (П1) впливає на третю подію (П3). Друга подія (П2) впливає на четверту (П4), яка, у свою чергу, впливає на другу (П2). Після цього проводиться оцінка ймовірностей того, що визначені події відбудуться: (РП(Пі)), і = 1,...,N.

Для цього використовуються методи моделювання складних систем, зокрема імітаційного моделювання, стохастичного моделювання та деякі інші. Після того, як оцінки ймовірностей (РП(Пі)), і = 1,...,N отримані, проводиться ще один етап моделювання з застосуванням тих самих методів для отримання оцінок виникнення кожного можливого сценарію (Pc(Cj)),

j = 1,...,2n, кількість яких визначається числом 2N.

Зазначимо, що наведена методика на першому етапі фактично грунтується на застосуванні методу Делфі, результати якого використовуються для обчислення оцінок ймовірностей можливих сценаріїв розвитку майбутнього згідно з описаною процедурою. Набір найбільш імовірних сценаріїв і становить основу для передбачення майбутнього.

Метод Сааті. Цей метод був розроблений американським математиком Томасом Л.Сааті (Thomas L.Saaty) і базується на його відомих результатах в галузі «неструктурованого прийняття рішень» (Non-structured Decision Making). Попри те, що метод Сааті на ранніх етапах застосування (початок дев’яностих років) розглядався виключно як допоміжний інструмент для прийняття рішень, згодом його почали використовувати при розв’язанні задач «візуалізації майбутнього», що робить його досить цікавим для технологічного передбачення.

На відміну від інших методів, які використовуються у цій сфері знань, ідея методу Сааті полягає в обов’язковій умові «фокусування» або «сходження» до чогось єдиного стосовно висновків експертів і дій численних виконавців складного процесу, що передбачається. Тобто в цьому разі метод грунтується на «причинній» перспективі процесів, які закладаються в основу розробки сценаріїв майбутнього.

Застосування методу базується на використанні так званих ієрархічних мереж при побудові моделі, яка призначена для розрахунку ймовірностей виникнення кожного можливого сценарію в майбутньому. Причому на першому етапі група фахівців, яка керує виконанням досліджень, мусить принаймні вербально (у словесній формі) визначити, чим є реально можливі сценарії майбутнього. Ймовірність виникнення або міра невизначеності кожного можливого сценарію визначається застосуванням алгоритмів цього методу та моделі ієрархічних мереж. Модель ієрархічної мережі, що використовується для цього типу задач, показано на мал.2.

Метод морфологічного аналізу. Цей метод був запропонований у 1969 р. швейцарським математиком і астрономом Фрицом Звіскі (Fritz Zwicky) для вивчення нових геометричних форм, яких можуть набувати створювані технологічні системи. Метод грунтується на застосуванні системного підходу і в цьому відношенні потребує ідентифікації так званих характеризуючих параметрів Пі., і = 1,...,К для систем, що вивчаються.

Розглянемо конкретний випадок. В автомобільну галузь з метою створення нового покоління автомобілів здійснюється інвестування. При цьому насамперед слід визначитися з групою характеризуючих параметрів, які найбільшою мірою впливають на досягнення нових якостей створюваного автомобіля. Наприклад, деякі з важливих характеризуючих параметрів можуть бути закладені в такі блоки автомобіля: П1 — рухома система (колеса та інше); П2 — система гальмування; П3 — двигун; П4 — система передач; П5 — комп’ютерна система керування; П6 — система електричного живлення автомобіля.

Після проведення набору характеризуючих параметрів необхідно визначитися з множинами значень кожного з них або з так званими можливими морфологічними просторами. Наприклад, для характеризуючого параметра «П3 — двигун» можливий морфологічний простір має такий вигляд:

М{П3}={внутрішнього згоряння; електричний; турбоелектричний}.

Загальний можливий морфологічний простір для системи, що створюється, визначається як перетин можливих морфологічних просторів для всіх характеризуючих параметрів М{системи}= М{П1}VМ{П2}V…VМ{ПK}.

Нехай для умовного автомобіля маємо таку кількість характеризуючих параметрів: П1=2; П2=3; П3=3; П4=4; П5=4; П6=5. Тоді морфологічний простір буде становити 2x3x3x4x4x5=1440 можливих рішень.

Із можливого морфологічного простору системи, що створюється М{системи}, виділяється так званий морфологічний простір реального досягання МРД{системи}НМ{системи}, в якому як рішення залишаться лише елементи, що можуть бути реально досягнуті. Таким чином, розв’язання проблеми технологічного передбачення з застосуванням методу морфологічного аналізу досягається тоді, коли елементи можливих морфологічних просторів для різних характеризуючих параметрів сумісні, тобто перетин цих просторів не є пустим простором М{системи}0.

Метод застосування моделі Байєса. Цей метод (Bayesian model technique), на відміну від попередніх, меншою мірою спрямований на передбачення можливих сценаріїв майбутнього. У чому його особливість? Для групи попередньо визначених сценаріїв слід провести оцінку того, які з них більш, а які менш реалістичні. Тобто цей метод можна розглядати як інструмент для підтримки прийняття рішень, що дозволить якнайбільш точно і реалістично зорієнтувати дослідників.

Застосування методу зводиться до таких кроків:

1. Для конкретної проблеми з технологічного передбачення формулюються можливі сценарії майбутнього на певному часовому інтервалі (Cj, j = 1,...,2n). Це формулювання чи опис здійснюється або шляхом застосування інших методів технологічного передбачення, або вербально (словами описується те, що може відбутися).

Причому цей опис має відповідати двом необхідним умовам:

а) Сценарії, які розглядаються, мають один одного взаємно виключати, тобто виникнення одного з них обов’язково обумовлює неможливість виникнення інших.

б) Усі можливі сценарії майбутнього мають якнайповніше враховувати весь спектр того, що може відбутися в майбутньому, тобто бути максимально повними і вичерпними.

2. Використовуючи всю наявну інформацію про можливі сценарії майбутнього, провести оцінку апріорних або вихідних ймовірностей виникнення кожного з цих сценаріїв, Po (Cj); j = 1,...,2n. Це може бути зроблено, наприклад, шляхом застосування методу Делфі.

3. Визначити перелік найбільш істотних подій Пі, і = 1,...,N, які можуть відбутися за умови здійснення сформульованих можливих сценаріїв майбутнього.

4. Повторно оцінити ймовірність виникнення кожного зі сформульованих сценаріїв із врахуванням визначених в п.3 найбільш істотних подій та використанням широко відомих розрахункових формул Байєса.

Отримані ймовірності називаються відкоригованими і мають характер умовних.

5. Для візуалізації тенденцій, пов’язаних з кожним із можливих сценаріїв майбутнього, отримані результати доцільно зобразити графічно. На основі аналізу цих результатів із залученням експертів зробити остаточні висновки щодо того, які з досліджуваних сценаріїв найбільш реалістичні.

Системне застосування методів якісного аналізу
в задачах технологічного передбачення

Важливо ще раз підкреслити, що при розв’язанні наближених до реальності задач технологічного передбачення мають використовуватись різні методи якісного аналізу в одній процедурі. Це необхідно робити з урахуванням недоліків і переваг кожного з методів, особливостей досліджуваної системи стосовно топології взаємозв’язків між її внутрішніми елементами, характеру інформації, що циркулює в системі (кількісної чи якісної), суперечливості критеріїв, на множині яких розв’язується задача міри невизначеності інформації та інших аспектів. Розв’язання проблем такого типу можливе лише на основі застосування системного підходу, коли враховується вся сукупність зазначених властивостей і характеристик досліджуваних систем, як і особливостей методів та процедур, що використовуються для їх створення.

Наприклад, досить ефективним системним застосуванням розглянутих методів якісного аналізу є використання двох груп методів на двох етапах процесу передбачення. На першому для визначення можливих сценаріїв майбутнього доцільно одночасно застосовувати метод Делфі у комбінації з методами Сааті, перехресного впливу або морфологічного аналізу, залежно від особливостей проблеми, а на другому — метод моделей Байєса для виявлення найреалістичніших сценаріїв.

На основі порівняння характеристик методів якісного аналізу, вимог до їх застосування, вад і переваг кожного з них дослідники проблем технологічного передбачення мають вибрати найкращу комбінацію методів, встановити правильну послідовність їх використання з урахуванням усієї сукупності вимог до досліджуваних систем і особливостей задач, що розв’язуються.

Аналізуючи особливості розглянутих методів, можна зробити такі висновки щодо їх властивостей та особливостей застосування.

Усі розглянуті методи, незалежно від складності математичних моделей, закладених в їх основу, та особливостей обчислювальних процедур, за визначенням мають якісний характер. Це пов’язано з тим, що вихідними даними для них є висновки експертів або аналітиків, які залучені до розв’язання конкретних задач технологічного передбачення. Такі висновки завжди здійснюються на підставі знань, досвіду, інтуїції та здорового глузду професіоналів у тій чи тій галузі. Тому всі результати, отримані з допомогою розглянутих методів, є лише наближеннями, або апроксимаціями, до того, що має відбутися реально. У зв’язку з чим ці методи можна розглядати як ефективний і потужний інструмент для побудови уявлення, якомога більш наближеного до справжніх подій і сценаріїв у майбутньому, яке ми намагаємося передбачити. У цьому плані жоден з отриманих у такий спосіб результатів не може розглядатися як абсолютно визначений факт у майбутньому.

При розв’язанні проблем технологічного передбачення надзвичайно важливим є підбір групи експертів з-поміж найкваліфікованіших фахівців у конкретній предметній галузі, а також застосування новітнього математичного забезпечення та потужних інформаційних технологій. Це має забезпечити вищу точність і адекватність можливих сценаріїв майбутнього.

Інноваційний розвиток суспільства на основі технологічного передбачення

Сучасні тенденції суспільного прогресу пов’язані з поступовим переходом у найбільш розвинутих країнах світу від процесів довільного, інколи спонтанного розвитку науково-технічних досліджень і технологій до концепції стратегічного планування і керування ними. Вони грунтуються на методології технологічного передбачення і характеризують сучасні умови економічної глобалізації й домінування економіки, побудованої на знаннях.

У соціальному плані метою технологічного передбачення є визначення тих технологій, які найбільш суспільно та економічно вигідні.

Важливо зазначити, що в історії людства чи не найяскравішим прикладом застосування методології технологічного передбачення, починаючи з середини п’ятдесятих років, було формування і здійснення космічної програми Радянського Союзу. Її результати досі яскраві й неперевершені.

Однак як невід’ємна складова розвитку національних економік на постійній системній основі ця методологія почала використовуватися з кінця вісімдесятих — початку дев’яностих років, насамперед такими країнами, як Японія, США, Великобританія, Німеччина. Згодом її стали застосовувати в Нідерландах, Франції, Австралії та ряді інших розвинутих країн.

Спонукали до цього такі фактори:

1. Постійне зростання конкуренції в умовах обмеження енергетичних і природних ресурсів.

2. Обмеження суспільних витрат, викликане необхідністю урядів країн збалансовувати свої бюджети в умовах старіння населення у розвинутих країнах та досягнення політично лімітованих меж утримання податків. Тобто подальше підвищення податків у цих країнах призведе до порушення політичної рівноваги та відплив капіталів до офшорних зон.

3. Зростання складності суспільних систем, пов’язане з посиленням зв’язків і тіснішою взаємодією соціально-політичних та економічних систем різного типу (національних і регіональних, державних і приватних та інших).

4. Зростання ролі науково-технічної компетенції зумовлена тим, що науково-технічні знання стають стратегічним ресурсом для країн і компаній. Вони також є основним фактором підвищення якості життя.

У суспільному аспекті технологічне передбачення має такі характерні властивості.

По-перше, передбачення — це процес, який може поєднувати учасників різних зацікавлених груп (наукова громадськість, уряд, промисловість, недержавні організації та ін.) для обговорення питання, який світ вони хотіли б створити протягом найближчих десятиліть.

По-друге, для того, щоб спроби зазирнути в майбутнє можна було вважати передбаченням, вони мають бути систематичними.

По-третє, ці спроби повинні мати характер довготермінового передбачення (на період від 5 до 30 років і більше).

По-четверте, успіх передбачення грунтується на збалансованості досягнень у певній науково-технологічній сфері з економічним прогресом суспільства.

По-п’яте, перевага має надаватися виявленню так званих згенерованих технологій, тобто технологій, які ще перебувають на передконкурентній стадії свого розвитку, але спираються на прогресивніші ідеї і нові ефекти, тому мають підстави для державного фінансування на цьому етапі.

І останнє. Технології, що формуються, повинні мати не лише позитивний вплив на розвиток промисловості й економіки, але бути соціально затребуваними з точки зору екологічних, медичних, просвітницьких та інших ознак. Ці властивості технологічного передбачення приводять до зміни соціальних взаємовідносин між наукою і технікою, з одного боку, та системою державного управління — з іншого. Так, упродовж приблизно сорока років після Другої світової війни модель «наукового прориву» відігравала домінуючу роль у політиці фінансування наукових досліджень. Згідно з цією моделлю прогрес у фундаментальних дослідженнях відкривав нові можливості для прикладних розробок, що в свою чергу сприяло розвиткові нових технологій та інновацій. Таким чином, суспільство підтримувало фундаментальні дослідження, сподіваючись, що вони згодом приведуть до практичних результатів (підвищення матеріальних благ, покращення здоров’я людей, зміцнення національної безпеки і т.п.). У той же час органи державного управління особливо не цікавило, в якій формі здійсняться очікувані результати і коли це відбудеться.

На новому етапі, зіткнувшись зі зростаючою конкуренцією в промисловості, жорсткими фінансовими обмеженнями і вимогами звітності, уряди країн очікують більш конкретних результатів від науки у відповідь на капіталовкладення в цю сферу. Тому технологічне передбачення зараз є одним із підходів до узгодження інтересів наукової громадськості при проведенні найбільш перспективних досліджень з потребами промисловості і суспільства в цілому по відношенню до нових технологій та інновацій.

Це обумовлює ще одну обставину, згідно з якою уряди поступово змушені «втягуватися» в процес технологічного передбачення. Вона полягає в тому, що успішне використання досягнень науки і техніки дедалі більшою мірою залежить від створення ефективних зв’язків між промисловістю, науковими установами та гілками влади, що відповідають за технологічний розвиток суспільства. Технологічне передбачення є основою для встановлення та зміцнення таких зв’язків. Воно сприяє також узгодженню національної та регіональних інноваційних систем, роблячи їх більш ефективними.

Одна з причин того, що все більша кількість країн упродовж останнього десятиліття користується методологією технологічного передбачення, пов’язана з концепцією національної або регіональної системи інновацій. До складу такої системи входить ряд учасників-компаній, підприємств, наукових установ, урядових структур. При цьому з позицій системного аналізу дуже важливими є взаємозв’язки між цими учасниками. Наприклад, національна чи регіональна система інноваційного розвитку, яка складається з учасників, які не обов’язково є дуже потужними, але мають добре відлагоджені взаємозв’язки, може діяти більш ефективно (з точки зору генерування інновацій), ніж інша система з потужними учасниками, але слабкими взаємозв’язками. Якщо в країні чи регіоні започатковано систему інноваційного розвитку, то найважливішим завданням є зміцнення і оптимізація зв’язків між різними компонентами цієї системи.

Технологічне передбачення пропонує механізм для досягнення такої мети. Воно сприяє спілкуванню учасників системи, обговоренню проблем, що мають довготерміновий взаємний інтерес, координації відповідних стратегій і в деяких випадках — співпраці. Таким чином, технологічне передбачення стає засобом для активізації національної і регіональних систем інноваційного розвитку.

Тут можна навести аналогію з розвитком мозку дитини. Мозку необхідні стимули, для того щоб розвивати зв’язки між нейронами і таким чином активізувати свою діяльність, що в подальшому дозволяє йому швидше і ефективніше сприймати нове. Аналогічно для національної системи інноваційного розвитку потрібні процеси і стимули, які б сприяли налагодженню зв’язків між окремими учасниками. Чим більше пов’язані між собою окремі компоненти, тим більш ефективна національна система інноваційного розвитку з точки зору сприймання нового та оновлення. Тому технологічне передбачення є засобом для досягнення цієї мети.

Деякі висновки

Перше. Технологічне передбачення — важливий інструмент, який допомагає приймати рішення у сфері наукової і технологічної політики, що є однією з головних складових соціально-економічного розвитку суспільства як на національному чи регіональному рівнях, так і на рівні окремих галузей виробництва, великих організацій та компаній.

Друге. Застосування методології технологічного передбачення має фокусуватися лише на так званих «критичних» проблемах для конкретних установ, організацій, компаній чи країн, тобто на принципово важливих проблемах для стратегій їх розвитку. Тому такі дослідження доцільно пов’язувати з формуванням політики і стратегії громадських, бізнесових, державних та інших інституцій суспільства.

У зв’язку з системним характером досліджень у сфері технологічного передбачення годі сподіватися на належний ефект при їх застосуванні до розв’язання локальних чи «ізольованих» проблем. Такі дослідження мають відігравати роль потужного інструменту в підготовці до прийняття рішень щодо комплексних проблем у складних взаємопов’язаних системах.

Третє. Незважаючи на те, що технологічне передбачення — це спроба зазирнути в майбутнє, воно має грунтуватися на реалістичній основі. Тому при здійсненні процесу технологічного передбачення необхідно дотримуватися такої умови:

будь-який бажаний об’єкт матеріальної культури, створення якого передбачається, має бути очікуваним суспільством, тобто затребуваним на даному етапі його розвитку, а сама матеріальна культура — здатною створити цей об’єкт.

Четверте. Методи і порядок їх застосування при здійсненні технологічного передбачення в тій чи тій сфері людської діяльності надзвичайно різноманітні. Сталі для цього підходу методологія системного аналізу та філософія інновації й оновлення. Це зобов’язує готувати нове покоління фахівців, здатних до масштабного, міждисциплінарного, системного мислення, які могли б ефективно застосовувати технологічне передбачення та розв’язувати проблеми інноваційного розвитку країни, регіону чи підприємства.

П’яте. У країн, які лише починають застосовувати технологічне передбачення, в тому числі й України, може виникнути запитання. Оскільки ця методологія складна і її практичне втілення пов’язане зі значними витратами, — то, можливо, не варто цим і займатися. Чи не простіше було б купити результати застосування технологічного передбачення до аналогічних галузей в інших країн і використати їх для себе? Це — неможливо. Групи учасників інноваційного розвитку і зв’язки між ними у кожній країні мають свої специфічні особливості, тому практично неможливо відшукати у світі дві подібні системи. Як наслідок — результати технологічного передбачення і зроблені висновки для різних систем будуть принципово різнитися. Тому кожна країна і, насамперед Україна приречені розв’язувати проблему свого інноваційного розвитку самостійно.

І останнє. Згенеровані технології, які створюватимуться з допомогою такого підходу, революційно вплинуть на промисловість, економіку, суспільство та навколишнє середовище протягом найближчих десятиліть. Ці технології безпосередньо залежать від науково-технологічного прогресу, який, у свою чергу, визначається ними ж.

Якщо ці технології будуть передбачені на ранніх стадіях, то уряд та інші зацікавлені сторони зможуть спрямувати свої ресурси на стратегічні дослідження та підготовку відповідної матеріальної бази для швидкого інноваційного розвитку суспільства. Це і є головною метою технологічного передбачення.